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华为高管详解AI战略与投资边界:没有“暴力”,哪来成果

2019年08月26日 09:17 来源:第一财经
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随着华为昇腾910的对外正式商用以及AI计算框架MindSpore的开源,华为在人工智能领域上的战略执行进入了新的阶段。

8月23日,华为公司轮值董事长徐直军在发布会上表示,昇腾910、MindSpore的推出,标志着华为已完成全栈全场景AI解决方案的构建。面向未来,针对不同的场景,包括边缘计算、自动驾驶车载计算、训练等场景,华为将持续投资,推出更多的AI处理器。

“516事件对华为整个AI战略推进以及对AI相关产品的研发与商用没有任何影响。尽管外部环境发生了很多变化,但是整个AI战略以及AI产品的研发和商用稳步有序的开展和推进,也达到了预期的结果,按期完成了计划。”在会后的一场小型媒体沟通会上,徐直军对第一财经记者表示,昇腾910今年9月就能在中国上市,明年一季度在全球上市。

但他同时强调,昇腾系列芯片不以独立的芯片推向市场,而是以板卡、服务器和云服务的方式推向市场。“不仅如此,我们还希望与AI芯片开发企业探讨合作,把他们的芯片应用于各种各样多样化的边缘计算场景。AI芯片不会独立作为一个业务面向市场。”徐直军说。

为什么要投人工智能?

近年来,全球范围内的AI初创公司不断涌出,互联网科技巨头时不时也发出“all in AI”的言论,华为也在去年10月正式对外宣布了AI战略,期望以架构设计者以及生态主导者的双重身份带动自身和行业发展。

“其实我们的逻辑很简单,我们所有技术都是同源的,一个是通信,一个是计算,一切都基于通信和计算来研发的。”徐直军对记者表示,所有的业务是在面向不同的客户群做不同的产品,至于不同阶段增加或减少了什么,是面向客户需求和面向未来的发展,一个自然的结果。“比如说,我们做智能网联汽车的增量部件,从汽车业来看是一件很新鲜的事情,对我们来说做的还是现在的东西,只是应用于汽车而已。”徐直军说。

他以华为云EI为例,表示面向客户的时候,华为需要提供所有跟AI相关的服务,但如果说去买市场上的板卡,再来提供云服务,不亏就不错了。据悉,华为云EI是2017年9月华为面向企业、政府发布的人工智能服务平台。

此前,谷歌云推出了用于边缘计算的Edge TPU,作为Cloud TPU的补充,用户可以在云上构建和训练ML模型,然后通过Edge TPU硬件加速器在Cloud IoT Edge设备上运行这些模型,这在某种程度上降低了开发者的成本。但如果能出现一套框架,让手机、公有云、私有云、边缘计算等不同平台的AI应用一次调校就能部署,将会比Edge TPU更有效率。

“全场景覆盖是华为的不二选择,目前华为是全球唯一一家可以提供全场景AI解决方案的厂商。”徐直军说。

华为表示,昇腾910商用以后,华为云AI将为客户提供充裕经济的算力。通过MindSpore可以让科学家更高效地完成AI算子开发(比如自动微分功能),缩短开发周期,减少开发工作量。同时MindSpore可以发挥出昇腾芯片最大计算潜能。这样软硬件协同更好地利用芯片算力,致力解决AI应用过程中面临的“贵”和“难”的问题,降低AI计算的门槛,实现普惠AI。截至2019年6月底,华为云EI可提供59种服务、159项功能。

强者之战

芯片在AI市场的地位不言而喻。

底层芯片是人工智能硬件产业链最基础部分,AI芯片将在人工智能各个行业领域得到广泛应用。从应用角度出发,人工智能芯片可分为神经网络的训练层(Training)、云端推断(Inferencing)层、设备端推断层。根据Gartner估计,AI芯片在2017年的市场规模为48亿美元,2020年预计达到146亿,其中云端应用可望达到105亿。

目前AI服务器芯片领域的核心玩家包括了英伟达、英特尔、谷歌、微软等,AI手机和物联网芯片的玩家也越来越多。根据华为提供的数据,除了大公司,目前全球AI领域的 startup公司已经达到了1100多家。

除了激烈的市场竞争,对于华为而言的另一个挑战在于华为目前依然处于“战时”,美国商务部虽然表示将对华为这家科技巨头的临时采购许可证延长90天,但同时决定将会把46家华为附属公司加入实体名单。

在采访中,徐直军说,华为芯片成功的原因也许是因为华为不缺钱,决策简单,“去年财报发布,有些声音说华为没腾讯、阿里赚得多,但任总(任正非)批评我们还是挣得多了,说明战略投入不够,还要写检讨。”

他粗略估计,华为在人工智能领域的投入为15亿美元。同时,他对记者表示,“90天延期对华为没有影响,华为已经习惯在实体清单下生活,华为公司和员工准备好长期在这一状态下生存,对未来昇腾产品的推出不会有任何影响和延期。”

在他看来,华为拥有ARM V8永久授权,可以定义一部分指令集,能够对客户提供产品和服务,而昇腾910里有ARM核,但它的主体是基于达芬奇核,ARM核可以不放进去,也可以放进去。“如果不把ARM核放进去,它就是一个完全的AI处理器。放了两个ARM核,就可以作为SoC,我们把它做成910,跟CPU合在一起,是为了给客户节省成本。”

徐直军对记者表示,现在AI相关的论文,数量增长最快的是谷歌,新增论文的占比听说已经达到30%。因为他们有TPU,可以提供最强的AI计算能力。而且在AI方面一些大的突破也来自谷歌。

“作为一个训练芯片,昇腾910对标的只有两家,其中一家是谷歌。谷歌只对外提供云服务,不提供板卡。未来在大规模的训练芯片上,现在主要是我们三家。”徐直军说。

“AI本身是‘暴力’计算,没有‘暴力’,哪来成果。”徐直军表示,希望全球所有的大学、研究机构能够基于昇腾310、昇腾910系列的板卡、服务器、云服务做研究开发。

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